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第三代航天级串行双 QSPI P-SRAM™ ...
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nst奖学金博士2023-2024（食品与农业科学）串行编号跟踪号码名称电子邮件大学系研究标题
渔业部的Mrigal（cirrhinus cirrhosus）和草鲤（ctenopharyngodon Idella）的低温精子库，并在选定的商业孵化场10 1689090725 muhammad muktaruzzaman
TMP108 低功耗数字温度传感器，带 WCSP 封装的双线串行接口
从 TMP108 读取时，写入操作存储在指针寄存器中的最后一个值用于确定读取操作读取哪个寄存器。要更改读取操作的寄存器指针，必须将新值写入指针寄存器。此操作通过发出 R/W 位低的从地址字节，然后发出指针寄存器字节来完成。无需其他数据。然后，主机可以生成起始条件并发送 R/W 位高的从地址字节以启动读取命令。有关此序列的详细信息，请参见图 3。如果需要从同一寄存器重复读取，则无需连续发送指针寄存器字节，因为 TMP108 会存储指针寄存器值，直到下一次写入操作更改它为止。
TMP108 低功耗数字温度传感器，具有 WCSP 封装中的两线串行接口
从 TMP108 读取时，写入操作存储在指针寄存器中的最后一个值用于确定读取操作读取哪个寄存器。要更改读取操作的寄存器指针，必须将新值写入指针寄存器。此操作通过发出 R/W 位为低的从属地址字节，然后发出指针寄存器字节来完成。无需其他数据。然后，主机可以生成启动条件并发送 R/W 位为高的从属地址字节以启动读取命令。有关此序列的详细信息，请参见图 3。如果需要从同一寄存器重复读取，则无需连续发送指针寄存器字节，因为 TMP108 会存储指针寄存器值，直到下一次写入操作更改它为止。
SLAS411D –2004 年 11 月–2016 年 2 月修订 DAC8811 16 位串行输入乘法数模转换器
DAC8811 是一款单通道电流输出、16 位数模转换器 (DAC)。其架构如图 18 所示，是一种 R-2R 梯形配置，其中三个 MSB 分段。梯形的每个 2R 支路均可切换到 GND 或 I OUT 端子。通过使用外部 I/V 转换器运算放大器，DAC 的 I OUT 端子保持在虚拟 GND 电位。R-2R 梯形连接到外部参考输入 V REF，该输入决定 DAC 满量程电流。R-2R 梯形为 5k Ω ±25% 的外部参考提供与代码无关的负载阻抗。外部参考电压可在 -15 V 至 15 V 范围内变化，从而提供双极 I OUT 电流操作。通过使用外部 I/V 转换器和 DAC8811 R FB 电阻器，可以生成 -V REF 至 V REF 的输出电压范围。
DAC8811 16 位串行输入乘法数模转换器数据表 (Rev. D)
DAC8811 是单通道电流输出、16 位数模转换器 (DAC)。图 18 所示的架构是一种 R-2R 梯形配置，其中三个 MSB 分段。梯形的每个 2R 支路都可以切换到 GND 或 I OUT 端子。通过使用外部 I/V 转换器运算放大器，DAC 的 I OUT 端子保持在虚拟 GND 电位。R-2R 梯形连接到外部参考输入 V REF，该输入决定 DAC 满量程电流。R-2R 梯形对外部参考呈现 5k Ω ±25% 的代码独立负载阻抗。外部参考电压可以在 -15 V 至 15 V 的范围内变化，从而提供双极 I OUT 电流操作。通过使用外部 I/V 转换器和 DAC8811 R FB 电阻器，可以生成 -V REF 至 V REF 的输出电压范围。
SLAS411D –2004 年 11 月–2016 年 2 月修订 DAC8811 16 位串行输入乘法数模转换器
DAC8811 是一款单通道电流输出、16 位数模转换器 (DAC)。其架构如图 18 所示，是一种 R-2R 梯形配置，其中三个 MSB 分段。梯形的每个 2R 支路均可切换到 GND 或 I OUT 端子。通过使用外部 I/V 转换器运算放大器，DAC 的 I OUT 端子保持在虚拟 GND 电位。R-2R 梯形连接到外部参考输入 V REF，该输入决定 DAC 满量程电流。R-2R 梯形为 5k Ω ±25% 的外部参考提供与代码无关的负载阻抗。外部参考电压可在 -15 V 至 15 V 范围内变化，从而提供双极 I OUT 电流操作。通过使用外部 I/V 转换器和 DAC8811 R FB 电阻器，可以生成 -V REF 至 V REF 的输出电压范围。
Gen 3空间级串行双QSPI P-SRAM™开发套件用户指南AK30x208LATCCSOC
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使用序列 MRI 纵向分割自动评估脑转移瘤立体定向放射治疗结果
摘要 — 评估脑转移瘤放射治疗结果的标准临床方法是通过监测纵向 MRI 上的肿瘤大小变化。该评估需要在治疗前和治疗后的几次随访扫描中获取的许多体积图像上勾勒出肿瘤轮廓，而这项工作通常由肿瘤科医生手动完成，给临床工作流程带来了很大负担。在本文中，我们介绍了一种使用标准序列 MRI 自动评估脑转移瘤立体定向放射治疗 (SRT) 结果的新型系统。该系统的核心是一个基于深度学习的分割框架，可在序列 MRI 上高精度地纵向描绘肿瘤。然后自动分析肿瘤大小的纵向变化，以评估局部反应并检测 SRT 后可能出现的不良放射影响 (ARE)。该系统使用从 96 名患者（130 个肿瘤）获得的数据进行训练和优化，并在 20 名患者（22 个肿瘤；95 次 MRI 扫描）的独立测试集上进行评估。自动治疗结果评估与肿瘤专家的手动评估之间的比较表明，在检测局部控制/失败方面，准确度、灵敏度和特异性分别为 91%、89% 和 92%，在检测 ARE 方面，准确度、灵敏度和特异性分别为 91%、100% 和 89%。